1、以聚类为例讲清楚EM 首先将EM算法应用于概率模型。 EM算法是概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量 -- 假设聚类模型的输出y=f(θ,z,x) -- θ是模型参数,决定x的分布 -- x是输入数据,是可观察变量 -- z是隐含变量,即是类簇中心 那E步就是计算...
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